数字细节增强技术在脉冲热成像无损检测中的应用

针对脉冲热成像法红外检测图像对比度低、缺陷目标边缘模糊、受不均匀照明影响大的问题,提出一种基于目标轮廓的结合数字细节增强技术与多阈值最大熵的缺陷大小定量估算方法。首先,脉冲红外检测图像经自动对比度增强算法优化的数字细节增强方法处理后,缺陷与背景间对比度显著提升,从而不均匀照明对缺陷识别效果的影响明显减弱;其次,再通过遗传算法优化的最大熵多阈值分割方法提取缺陷目标,对其进行八邻域法轮廓跟踪,以提取各缺陷区域的轮廓像素点并排序;最后,对具有一定方向的缺陷轮廓分别采用欧氏距离法和格林公式对缺陷的周长和面积进行定量估算。实验结果表明:该方法对缺陷大小进行定量估算的可行性,且数字细节增强技术可在一定程度上提高脉冲热成像检测系统的缺陷探测水平。

基于自适应引导滤波的红外图像细节增强

为了解决原始红外图像动态范围高、图像对比度低、边缘模糊等问题,提出了一种基于自适应引导滤波的红外图像细节增强算法。首先,利用设计的参数自适应引导滤波将输入图像分成基础层和细节层。然后,利用平台直方图均衡化压缩基础层动态范围,利用掩膜加权和γ变换抑制细节层噪声并增强图像细节。最后,将处理后的基础层和细节层线性加权并拉伸到显示范围。实验结果表明,相比于传统和先进的红外图像细节增强算法,本文算法具有更强的场景适应性,在高动态范围场景、复杂室外场景以及海天场景都获得了更好的增强效果。相比于先进算法,本文算法在平均梯度上平均提高35.3%,在基于感知的图像质量评价指标上平均提高10.7%。本文算法可以有效压缩红外图像动态范围,显著提高图像对比度和清晰度,处理结果更有助于人眼观察。

一种红外图像细节增强算法

针对红外图像对比度低的特点提出一种红外图像细节增强算法,并对其进行了仿真。该算法首先利用腐蚀和膨胀以及均值滤波来消除散粒噪声,然后通过均值滤波得到低频图像,从而提取出细节图像,并且计算每个像素的权重,对细节图像进行有权重的直方图统计,通过幂级数变化降低背景的影响。仿真结果表明,此方法在不同情景下都能够取得较好的效果,并且由于该算法复杂度低,在硬件实现时需要的资源也较少,可以进行商用。

一种基于图像分层处理的DDE算法

提出一种基于红外图像分层处理及动态压缩的DDE算法。该算法先将原始14bits红外图像数据信息中的大动态低频背景和小动态高频细节进行分离提取,并分别对提取的细节层和背景层进行相应的灰度增强和灰度抑制处理,再调整和压缩各图层的动态范围并最终合成8bits图像。实验结果表明,该算法能较好地保留并突出原始红外图像中的边缘和细节信息,达到了预期设计的目标。

基于多感知的红外图像增强算法设计

通过总结传统红外图像增强算法的优缺点,分析FILR公司数字图像细节增强(DDE)技术的基本思路,提出了一种基于图像分层处理的基本框架,利用引导滤波器实现细节增强。该算法通过多感知方法,将高动态范围红外图像压缩映射到低动态范围,同时,尽量保留图像细节,既能在低动态范围的图像中保留整体场景的有效感知,又突出了图像中的重要目标细节信息。

宽波段气体泄漏红外成像检测系统设计

有毒有害气体的泄漏不仅污染环境,而且威胁人民生命财产安全,世界各国都非常重视快速有效的气体泄漏检测技术的研究和仪器开发。针对这一问题,提出了宽波段气体泄漏红外成像检测系统设计方案,主要包括宽波段红外光学镜头、子波段滤光片及切换装置、宽波段非制冷焦平面探测器、视频处理及系统控制电路等组成部分,充分利用非制冷探测器的无光谱选择特性,结合热图像非均匀性校正和数字细节增强处理算法,实现了对不同种类气体泄漏的高灵敏度检测,提供了适合人眼判断的气体泄漏视频图像显示结果。整个系统具有可检测气体种类多、检测范围大速度快、气体泄漏痕迹明显增强、系统便携性突出、成本相对较低等特点。

红外图像处理技术现状及发展趋势

红外热成像系统因其成像波长较长,导致了红外图像存在噪声大、对比度低、非均匀性大、空间分辨力差等缺陷,为克服这些缺陷,自红外热成像技术诞生之初,红外探测器材料、制造工艺和成像电子学组件的研究便成为三大热点研究方向。在当前电子学硬件平台趋于完善的条件下,先进的红外图像处理技术能够有效地提高红外成像系统的性能及其应用效果,受到了世界各国科技工作者的广泛关注,各种研究成果不断涌现。本文从提高红外图像的温度分辨能力出发,重点对非均匀性校正技术、图像细节增强技术的研究现状进行了总结,并对红外图像处理技术的发展趋势进行了展望。

采用叠加图像的浅浮雕生成算法及实现

针对图像生成浅浮雕的细节特征问题和特征的空间相对位置问题,提出一种基于叠加的图像浅浮雕生成算法.压缩图像的灰度值,得到浮雕的基础轮廓,而对图像灰度值取补集,压缩补集,得到浮雕的修正轮廓;修正轮廓与基础轮廓叠加得到浮雕的轮廓;对图像进行去雾,增强细节,提取图像的细节特征;压缩细节特征得到细节轮廓,细节轮廓与浮雕轮廓叠加以增强浮雕的细节.实验结果表明:文中算法适应各种场景的图像,所得浮雕细节清晰,具有工程应用价值.

由粗到细的图像浅浮雕生成算法

针对现有基于三维场景的浅浮雕生成算法输入要求高等问题,提出了一种基于图像的细节增强的浅浮雕生成算法.首先由图像的灰度值提取高度场,通过对高度场的光滑处理得到浮雕的大致轮廓.然后对图像进行细节增强处理,提取图像的细节部分.最后将细节部分转化为高度场,并与上述光滑浮雕相互叠加,得到细节增强的浅浮雕模型.该算法的输入要求低,简单易于实现.实验表明算法能够利用图像生成细节增强的浅浮雕,具有实用价值.